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基于Flink商品实时推荐系统项目【大数据及算法】
介绍: 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度,放入redis缓存,分析日志信息,将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后,根据用户画像重排序热度榜,并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品,最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
用户1410343
2020-07-02
3.1K1
使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影
问题导读: 1.常用的推荐算法有哪些? 2.推荐系统是什么样的流程? 3.从这个推荐系统我们能学到什么? 推荐算法就是利用用户的一些行为,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西。 随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类不断增长,用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同,以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统应运而生。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLen
用户1410343
2018-03-27
1.9K0
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